循环赛日程表的设计

该博客探讨了如何为2的幂次个网球运动员设计一个满足特定条件的循环赛日程表,确保每个选手与其他所有选手比赛一次且每天只赛一场。博主通过递归算法实现了这一日程表,并提供了C语言的代码示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

循环赛日程表设计

问题描述:设有n=2^k个运动员,要进行网球循环赛。现在要设计一个满足以下要求的比赛日程表

(1)每个选手必须与其他n-1个选手各赛一场

(2)每个选手一天只能赛一次

(3)循环赛一共进行n-1天

解题思路:首先要明白一个关系,那就是每一张表可以被分成四个子表,直到分成k=1即只有两个人进行比赛时,此时不用再分,两个人比赛日程也显而易见,然后需要找出每个表中四个子表的对应关系,不难发现,左上角在被赋值的情况下,左下角=左上角+2^k-1,右上角=左下角,右下角=左上角,直到这个关系,那么问题就比较简单了。代码如下:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
int a[9][9];
void table(int k,int a[][9])
{
    int i;
    if(k>3)
    {
        return ;
    }
    int j;
    for(i=1;i<=(int)pow(2,k-1);i++)
    {
        for(j=1;j<=(int)pow(2,k-1);j++)
        {
            a[i+(int)pow(2,k-1)][j+(int)pow(2,k-1)]=a[i][j];
            a[i+(int)pow(2,k-1)][j]=a[i][j]+(int)pow(2,k-1);
            a[i][j+(int)pow(2,k-1)]=a[i+(int)pow(2,k-1)][j];
        }
    }
    k++;
    return table(k,a);
}
int main()
{
    int k=1;
    int i,j;
    a[1][1]=1;
    table(k,a);
    for(i=1;i<9;i++)
    {
        for(j=1;j<9;j++)
        {
            printf("%d ",a[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }
}

两个人时的比赛日程如下:

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### Ubuntu 安装 CUDA 报错 256 的解决方案 当尝试在Ubuntu 20.04上安装CUDA-11.2时,如果遇到了错误码256,则可能是由于多种原因引起的。通常情况下,这类问题可能源于现有驱动程序冲突、依赖库缺失或是不兼容的操作系统配置。 #### 检查并移除旧版 NVIDIA 驱动 为了防止新旧驱动之间的冲突,在安装新的CUDA工具包之前应该卸载任何已存在的NVIDIA显卡驱动: ```bash sudo apt-get purge nvidia* ``` 这一步骤有助于清理之前的设置,从而减少潜在的冲突可能性[^1]。 #### 更新系统软件源列表 确保系统的APT仓库是最新的也很重要,因为某些必要的组件可能会被更新或修复: ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` 通过执行上述命令可以获取最新的安全补丁和其他改进措施。 #### 下载并验证CUDA安装文件完整性 有时下载过程中出现问题也会导致安装失败。因此建议重新校验`.run`文件的SHA256哈希值来确认其完整性: ```bash sha256sum cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run ``` 官方提供的正确哈希可以在[NVIDIA官方网站](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)找到对应版本的信息页面中查看。 #### 修改内核模块加载策略 对于部分Linux发行版来说,默认的安全机制会阻止非签名过的二进制驱动加载到内核当中。可以通过编辑GRUB引导菜单参数临时禁用这些限制: ```bash sudo nano /etc/default/grub ``` 找到类似于`quiet splash`这样的字符串,并在其前加上`nouveau.modeset=0`选项保存更改后运行以下指令使修改生效: ```bash sudo update-grub reboot now ``` 重启计算机之后再继续下一步操作。 #### 执行静默模式下的CUDA安装过程 为了避免图形界面干扰以及更清晰地看到详细的日志输出,推荐采用TTY终端方式启动安装向导,并附加`--silent --toolkit`标志位来进行无交互式的部署: ```bash chmod +x ./cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run sudo sh ./cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run --silent --toolkit ``` 这样不仅能够绕过GUI相关的问题,还可以加快整个流程的速度。 #### 设置环境变量 成功完成以上步骤后还需要适当调整PATH和LD_LIBRARY_PATH路径以便让编译器识别刚安装好的CUDA SDK位置: ```bash echo &#39;export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin${PATH:+:${PATH}}&#39; >>~/.bashrc echo &#39;export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}&#39;>>~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 最后记得测试一下nvcc是否正常工作以证明一切顺利结束: ```bash nvcc --version ``` 如果显示出了正确的版本号就说明已经解决了这个问题[^3]。
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